Sfida: Creazione di un Percettrone
Poiché l'obiettivo è implementare un percettrone multistrato, la creazione di una classe Perceptron semplifica l'inizializzazione del modello. Il suo unico attributo, layers, è fondamentalmente una lista di oggetti Layer che definiscono la struttura della rete:
class Perceptron:
def __init__(self, layers):
self.layers = layers
Le variabili utilizzate per inizializzare i layer sono le seguenti:
input_size: il numero di feature di input;hidden_size: il numero di neuroni in ogni layer nascosto (in questo caso, entrambi i layer nascosti avranno lo stesso numero di neuroni);output_size: il numero di neuroni nel layer di output.
La struttura del percettrone risultante dovrebbe essere la seguente:
Swipe to start coding
L'obiettivo è impostare la struttura di base del percettrone implementando i suoi strati:
- Inizializzare i pesi (una matrice) e i bias (un vettore) con valori casuali da una distribuzione uniforme nell'intervallo [−1,1) utilizzando NumPy.
- Calcolare i valori di output grezzi dei neuroni nel metodo
forward()della classeLayer. - Applicare la funzione di attivazione agli output grezzi nel metodo
forward()della classeLayere restituire il risultato. - Definire tre strati nella classe
Perceptron: due strati nascosti con lo stesso numero di neuroni e uno strato di output. Entrambi gli strati nascosti devono utilizzare la funzione di attivazionerelu, mentre lo strato di output deve utilizzaresigmoid.
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Can you explain how to define the Layer class?
How do I initialize the Perceptron with specific layer sizes?
What is the purpose of having multiple hidden layers in this structure?
Awesome!
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Poiché l'obiettivo è implementare un percettrone multistrato, la creazione di una classe Perceptron semplifica l'inizializzazione del modello. Il suo unico attributo, layers, è fondamentalmente una lista di oggetti Layer che definiscono la struttura della rete:
class Perceptron:
def __init__(self, layers):
self.layers = layers
Le variabili utilizzate per inizializzare i layer sono le seguenti:
input_size: il numero di feature di input;hidden_size: il numero di neuroni in ogni layer nascosto (in questo caso, entrambi i layer nascosti avranno lo stesso numero di neuroni);output_size: il numero di neuroni nel layer di output.
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- Calcolare i valori di output grezzi dei neuroni nel metodo
forward()della classeLayer. - Applicare la funzione di attivazione agli output grezzi nel metodo
forward()della classeLayere restituire il risultato. - Definire tre strati nella classe
Perceptron: due strati nascosti con lo stesso numero di neuroni e uno strato di output. Entrambi gli strati nascosti devono utilizzare la funzione di attivazionerelu, mentre lo strato di output deve utilizzaresigmoid.
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